一、shuffle調優 大多數Spark作業的性能主要就是消耗在了shuffle環節，因為該環節包含了大量的磁盤IO、序列化、網絡數據傳輸等操作。因此，如果要讓作業的性能更上一層樓，就有必要對shuffle過程進行調優。但是也必須提醒大家的是，影響一個Spark作業性能的因素，主要還是代碼開發 ...

1、spark匯聚失敗 出錯原因，hive默認配置中parquet和動態分區設置太小 2.hive數據入hbase報錯 出現報錯原因： executor_memory和dirver_memory太小，在增大內存后還會出現連接超時的報錯 解決連接超時 ...

Spark性能調優之Shuffle調優 • Spark底層shuffle的傳輸方式是使用netty傳輸，netty在進行網絡傳輸的過程會申請堆外內存（netty是零拷貝），所以使用了堆外內存 ...

總結一下spark的調優方案--性能調優： 一、調節並行度 　　1、性能上的調優主要注重一下幾點： 　　　　Excutor的數量 　　　　每個Excutor所分配的CPU的數量 　　　　每個Excutor所能分配的內存量 　　　　Driver端分配的內存數量 　　2、如何分配資源 ...

spark作業性能調優 優化的目標 保證大數據量下任務運行成功 降低資源消耗 提高計算性能 一、開發調優： （1）避免創建重復的RDD RDD lineage，也就是“RDD的血緣關系鏈” 開發RDD lineage極其冗長的Spark作業時，創建多個代表 ...

數據接收並行度調優（一） 通過網絡接收數據時（比如Kafka、Flume），會將數據反序列化，並存儲在Spark的內存中。如果數據接收稱為系統的瓶頸，那么可以考慮並行化數據接收。 每一個輸入DStream都會在某個Worker的Executor上啟動一個Receiver ...

原則一：避免創建重復的RDD 通常來說，我們在開發一個Spark作業時，首先是基於某個數據源（比如Hive表或HDFS文件）創建一個初始的RDD；接着對這個RDD執行某個算子操作，然后得到下一個RDD；以此類推，循環往復，直到計算出最終我們需要的結果。在這個過程中，多個RDD會通 ...

1、降低cache操作的內存占比 　　1.1 為什么要降低cache操作的內存占比 　　　　spark的堆內存分別兩部分，一部分用來給Rdd的緩存進行使用，另一部分供spark算子函數運行使用，存放函數中的對象 　　　　默認情況下，供Rdd緩存使用的占0.6，但是，有些時候，不需要那么多 ...